本發(fā)明涉及氣象數(shù)據(jù)處理，特別是一種基于時(shí)空相關(guān)性的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法。

背景技術(shù)：

1、在氣象監(jiān)測(cè)技術(shù)持續(xù)進(jìn)步的推動(dòng)下，我們得以獲取更加全面和豐富的氣象數(shù)據(jù)，其中溫度數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵要素之一，對(duì)于多個(gè)領(lǐng)域具有不可或缺的價(jià)值。然而，值得注意的是，盡管技術(shù)不斷革新，但氣象數(shù)據(jù)收集過(guò)程中仍受制于復(fù)雜多變的外部環(huán)境，如設(shè)備故障、操作失誤及自然干擾等，這些因素往往導(dǎo)致溫度數(shù)據(jù)中混雜著噪聲或誤差，即為異常數(shù)據(jù)。

2、異常數(shù)據(jù)如果不加以及時(shí)檢測(cè)和處理，將直接影響溫度數(shù)據(jù)的質(zhì)量和后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，進(jìn)而可能誤導(dǎo)氣象分析和天氣預(yù)測(cè)的結(jié)果。例如，一個(gè)由于設(shè)備問(wèn)題而偏高或偏低的溫度讀數(shù)，可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的天氣預(yù)報(bào)，影響農(nóng)業(yè)作物的種植決策或公眾的應(yīng)對(duì)措施。在氣象學(xué)中，準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)是制定準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的關(guān)鍵。處理異常數(shù)據(jù)可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，從而提高預(yù)測(cè)模型的可靠性。修復(fù)異常數(shù)據(jù)有助于提高氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)的一致性和可靠性，從而增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的可信度。從而增強(qiáng)對(duì)氣候變化、極端天氣事件等現(xiàn)象的分析和研究的有效性。因此，處理氣象數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)對(duì)于提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、質(zhì)量和可靠性，以及增強(qiáng)預(yù)測(cè)模型的性能具有重要意義。

3、目前，雖然已有多種異常數(shù)據(jù)處理和修復(fù)方法被提出和應(yīng)用，包括統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等，用于改進(jìn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，這些方法往往只從依賴于時(shí)序維度的歷史數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，且在處理高維度和大規(guī)模的氣象數(shù)據(jù)時(shí)，效率和效果仍有限。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于時(shí)空相關(guān)性的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的平均時(shí)序差值、日周期差值、平均空間差值以及相應(yīng)閾值范圍鎖定異常溫度數(shù)據(jù)并計(jì)算出異常溫度數(shù)據(jù)偏差值。最后基于修復(fù)公式計(jì)算出修復(fù)后的完整溫度數(shù)據(jù)，提升氣象數(shù)據(jù)分析及預(yù)測(cè)模型的判斷結(jié)果可靠性。本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的。

2、一種基于時(shí)空相關(guān)性的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，包括：

3、獲取目標(biāo)區(qū)域地表溫度數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)處理對(duì)象；

4、將獲取到的溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；

5、基于標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的平均時(shí)序差值、日周期差值以及平均空間差值；

6、基于平均時(shí)序差值、日周期差值、平均空間差值和相應(yīng)閾值范圍判斷當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)是否異常并鎖定異常溫度數(shù)據(jù)以及計(jì)算出異常溫度數(shù)據(jù)偏差值；

7、基于鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)和異常溫度數(shù)據(jù)偏差值對(duì)鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)，得到修復(fù)后的完整溫度數(shù)據(jù)。

8、在氣象溫度數(shù)據(jù)的實(shí)際采集過(guò)程中，由于復(fù)雜多變的外部環(huán)境會(huì)導(dǎo)致采集到的溫度數(shù)據(jù)存在異常值。本發(fā)明根據(jù)歷史溫度數(shù)據(jù)相鄰時(shí)刻的平均時(shí)序差值，日周期差值以及相鄰空間點(diǎn)同一時(shí)刻的平均空間差值，判斷當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)是否存在噪聲或誤差，即當(dāng)前溫度數(shù)數(shù)據(jù)是否存在異常并鎖定異常溫度數(shù)據(jù)。針對(duì)采集過(guò)程中存在的異常溫度數(shù)據(jù)，利用當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的三個(gè)差值參數(shù)結(jié)合相應(yīng)權(quán)重計(jì)算出異常溫度數(shù)據(jù)偏差值。最后通過(guò)修復(fù)公式將異常溫度數(shù)據(jù)與異常溫度數(shù)據(jù)偏差值疊加，得到修復(fù)后的完整溫度數(shù)據(jù)，提升了氣象數(shù)據(jù)分析及預(yù)測(cè)模型的判斷結(jié)果可靠性。

9、可選的，所述將獲取到的溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，包括：

10、若獲取到的溫度數(shù)據(jù)的形式是攝氏度，則將其轉(zhuǎn)換為開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的公式為：

11、?，

12、若獲取到的溫度數(shù)據(jù)的形式是華氏度，則將其轉(zhuǎn)換為開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的公式為：

13、，

14、式中，為當(dāng)前時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)，為攝氏度溫度數(shù)據(jù)，為華氏度溫度數(shù)據(jù)。

15、可選的，所述基于標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的平均時(shí)序差值，公式為：

16、，

17、式中，為當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)的平均時(shí)序差值，為當(dāng)前時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)，和為以當(dāng)前時(shí)刻為起點(diǎn)，選取的前兩個(gè)歷史時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)，和為以當(dāng)前時(shí)刻為起點(diǎn)，選取的后兩個(gè)未來(lái)時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)。

18、可選的，基于標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的日周期差值，公式為：

19、，

20、式中，為當(dāng)前時(shí)刻與二十四小時(shí)前同一時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的日周期差值，為當(dāng)前時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)，為二十四小時(shí)前同一時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)。

21、可選的，基于標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的平均空間差值，公式為：

22、?，

23、式中，為當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)的平均空間差值，、、、分別為空間采集點(diǎn)在上、下、左、右四個(gè)方向上的相鄰采集點(diǎn)在同一時(shí)刻采集的溫度數(shù)據(jù)。

24、可選的，所述基于平均時(shí)序差值、日周期差值、平均空間差值和相應(yīng)閾值范圍判斷當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)是否異常并鎖定異常溫度數(shù)據(jù)以及計(jì)算出異常溫度數(shù)據(jù)偏差值，包括：

25、根據(jù)平均時(shí)序差值、日周期差值、平均空間差值的閾值范圍公式：

26、?，

27、若當(dāng)前時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的、、中有任一個(gè)的值超出了對(duì)應(yīng)的閾值范圍，則判定當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)異常，將該時(shí)刻的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)標(biāo)記為異常溫度數(shù)據(jù)并記錄下來(lái)，記為；

28、式中，代表平均時(shí)序差值的閾值，c代表日周期差值的閾值，代表平均空間差值的閾值。

29、后續(xù)可以根據(jù)需要對(duì)所記錄的異常溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析、處理或修復(fù)。

30、可選的，所述計(jì)算出異常溫度數(shù)據(jù)偏差值，公式為：

31、?，

32、式中，為異常溫度數(shù)據(jù)偏差值，、和分別為平均時(shí)序差值、日周期差值以及平均空間差值對(duì)應(yīng)的權(quán)重。所述權(quán)重可采用智能算法進(jìn)行確定。

33、可選的，所述基于鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)和異常溫度數(shù)據(jù)偏差值對(duì)鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)，得到修復(fù)后的完整溫度數(shù)據(jù)，公式為：

34、，

35、式中，為修復(fù)后的完整溫度數(shù)據(jù)，為鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)，為異常溫度數(shù)據(jù)偏差值。

36、有益效果

37、本發(fā)明提出的基于時(shí)空相關(guān)性的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)采集過(guò)程的時(shí)間和空間相關(guān)性，融合了時(shí)序維度、周期維度和空間維度等多維度的特性，實(shí)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)的檢測(cè)和修復(fù)，有效解決了氣象溫度數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的異常性問(wèn)題。能夠在溫度數(shù)據(jù)的感知過(guò)程中，及時(shí)捕捉與修復(fù)與正常數(shù)據(jù)偏離較大的異常數(shù)據(jù)提供技術(shù)支撐，提高氣象溫度數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，為氣候分析和天氣預(yù)測(cè)提供更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。

技術(shù)特征：

1.一種基于時(shí)空相關(guān)性的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征是，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征是，所述將獲取到的溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征是，所述基于標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的平均時(shí)序差值，公式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征是，基于標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的日周期差值，公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征是，基于標(biāo)準(zhǔn)化后的開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的平均空間差值，公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求3-5任一項(xiàng)所述的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征是，所述基于平均時(shí)序差值、日周期差值、平均空間差值和相應(yīng)閾值范圍判斷當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)是否異常并鎖定異常溫度數(shù)據(jù)以及計(jì)算出異常溫度數(shù)據(jù)偏差值，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征是，所述計(jì)算出異常溫度數(shù)據(jù)偏差值，公式為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征是，所述基于鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)和異常溫度數(shù)據(jù)偏差值對(duì)鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)，得到修復(fù)后的完整溫度數(shù)據(jù)，公式為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)一種基于時(shí)空相關(guān)性的異常氣象溫度數(shù)據(jù)修復(fù)方法，屬于氣象數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取溫度數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)處理對(duì)象；將獲取到的溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)；基于開(kāi)爾文溫度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)的平均時(shí)序差值、日周期差值以及平均空間差值；基于平均時(shí)序差值、日周期差值、平均空間差值和相應(yīng)閾值范圍，判斷當(dāng)前時(shí)刻溫度數(shù)據(jù)是否異常，并鎖定異常溫度數(shù)據(jù)以及計(jì)算出異常溫度數(shù)據(jù)偏差值；基于鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)和異常溫度數(shù)據(jù)偏差值對(duì)鎖定的異常溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)，得到修復(fù)后的完整溫度數(shù)據(jù)。本發(fā)明可提升氣象數(shù)據(jù)分析及預(yù)測(cè)模型的判斷結(jié)果可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員：林賢煊,潘志庚,張利峰,蔡創(chuàng)新,王爽,孟凡
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京信息工程大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2